label-embedding在文本分类中的应用

©PaperWeekly 原创 · 作者｜蔡杰学校｜北京大学硕士生研究方向｜QA最近在做文本分类相关的工作，目标是想提高分类器泛化新样本的能力，当有新样本产生的时候能够不需要重新训练分类器。所以挖了挖这个领域的研究，不挖不知道，一挖吓一跳，没想到这个坑还挺深的，看着看着就从普通的分类延续到 few-shot，zero-shot 以及 meta-learning 去了。在这里先介绍几篇与 label-embedding 相关的工作，以后有时间了其他的方法有时间了慢慢码字。LEAM论文标题：Joint Embedding of Words and Labels for Text Classification论文来源：ACL 2018论文链接：https://arxiv.org/abs/1805.04174代码链接：https://github.com/guoyinwang/LEAM1.1 概述这篇文章作者将文本分类看作是一个 label-word 的联合嵌入问题：可以将每个 label embe ………………………………